Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo

論文の概要: Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03087v1
Date: Tue, 5 Mar 2024 16:20:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 14:09:37.964069
Title: Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo
Title（参考訳）: 量子化マルコフ連鎖モンテカルロのバウンディング高速化
Authors: Alev Orfi and Dries Sels
Abstract要約: 最悪ケースの非構造サンプリング問題に対して,古典的なサンプリングよりも高速であることを示す。我々は、任意のユニタリ量子提案のスピードアップを規定するマルコフギャップに上限を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sampling tasks are a natural class of problems for quantum computers due to the probabilistic nature of the Born rule. Sampling from useful distributions on noisy quantum hardware remains a challenging problem. A recent paper [Layden, D. et al. Nature 619, 282-287 (2023)] proposed a quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo algorithm where moves are generated by a quantum device and accepted or rejected by a classical algorithm. While this procedure is robust to noise and control imperfections, its potential for quantum advantage is unclear. Here we show that there is no speedup over classical sampling on a worst-case unstructured sampling problem. We present an upper bound to the Markov gap that rules out a speedup for any unital quantum proposal.
Abstract（参考訳）: サンプリングタスクは、ボルン則の確率論的性質のため、量子コンピュータの自然な問題である。ノイズ量子ハードウェア上の有用な分布からのサンプリングは、依然として難しい問題である。最近の論文[layden, d. et al. nature 619, 282-287 (2023)]では量子エンハンシングされたマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを提案し、量子デバイスによって動きが生成され、古典的なアルゴリズムによって受け入れられ、あるいは拒否された。この手順はノイズや制御の不完全さに頑健であるが、量子優位の可能性は不明である。ここでは,最悪の非構造的サンプリング問題に対して,古典的サンプリングよりも高速化がないことを示す。我々は、任意のユニタリ量子提案のスピードアップを規定するマルコフギャップに上限を与える。

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